找到49个数据集

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  • 孤独症谱系障碍知识库AsdKB

    为了方便地获得有关孤独症谱系障碍的知识并辅助进行早期筛查和诊断,我们构建了中文首个孤独症谱系障碍知识库AsdKB。该知识库的知识主要包括 1)疾病知识:来源于SNOMED...
  • IEPile

    IEPile:大规模信息提取语料库 这是论文 IEPile: Unearthing Large-Scale Schema-Based Information Extraction Corpus 的官方仓库...
  • RJUA-QADatasets: 蚂蚁-仁济泌尿专科QA数据集

    数据集概况 本数据集为基于医疗泌尿专科知识构造的QA推理数据集,由蚂蚁集团医疗大模型团队(AntGroup Medical LLM)与上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿科(Department of Urology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Affiliated Renji...
  • 中文糖尿病本体

    具有细粒度语义关系与注释信息的中文糖尿病本体,并与SNOMED CT等英文本体建立了大量匹配信息。
  • 传染病-抗生素推理与决策支持知识图谱IASO

    IASO知识图谱基于DO,IDO,NCBI,HPO和DrugBank等数据库,以及在线百科,权威医学文献等高质量医学数据资源构建而成的。...
  • 基于cnSchema的浙江定点医疗机构知识图谱

    原始数据是从浙江省数据开放平台获取,通过构建schema和数据预处理等操作最终形成了基于cnSchema的浙江定点医疗机构知识图谱。本数据是浙江省各医院、门诊等定点医疗机构的基本信息。 本数据包含定点医疗机构名称,定点类别,机构编码,服务人群,地址等信息。其中“医疗机构名称”,“地址”等使用了cnSchema中的定义。提供json-...
  • 医疗清单发票OCR要素提取CMedOCR

    本数据集来源于CHIP2022医疗因果实体关系抽取学术评测任务:http://cips-chip.org.cn/2022/eval4 , 包括1,000条训练数据,700条测试数据。本数据集由北京环球医疗救援提供。
  • 中文医疗段落检索数据集KUAKE-IR

    受疫情催化影响,人们通过互联网获取医疗信息的诉求相比往年更加强烈,搜索质量的高低将直接影响用户获取信息的有效性。因此在AI时代,如何通过构建智能搜索能力提升线上用户的满意度成为了众多医疗AI厂商的重要研究课题。本数据集由阿里巴巴搜索事业部和阿里夸克平台联合发布,目标是旨在推动医疗搜索领域的技术发展。...
  • 医疗因果实体关系抽取数据集CMedCausal

    本数据集来源于CHIP2022医疗因果实体关系抽取学术评测任务:http://cips-chip.org.cn/2022/eval2 , 包括2,000段训练数据,2,000段测试数据。本数据集由阿里巴巴夸克医疗事业部和阿里云天池联合提供。
  • 医疗对话临床发现阴阳性判别数据集MDCFNPC

    本数据集来源于CHIP2021医疗对话临床发现阴阳性判别学术评测任务:http://cips-chip.org.cn/2021/eval1 , 数据集包括6,000段训练数据,4,000段测试数据。 本数据集由阿里夸克医疗事业部和阿里云天池平台联合提供。
  • 新冠疫情相似句对判定数据集

    新冠疫情相似句对判定数据集来自天池大赛:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231776/information
  • 中药说明书实体识别数据集TCM-NER

    本数据集来源于天池中医药实体识别大赛:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531824/information。 数据来自中药药品说明书,通过挖掘中药说明书构建中药合理用药的知识图谱,将为中医规范诊疗奠定较好基础。抽取中药药品说明书中的关键信息可以帮助扩充中医药药品知识库。
  • 中医文献问题生成数据集TCM-QG

    本数据集来自天池中医药问题生成大赛:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531826/information 。中医文献问题生成数据集包含3500篇语料,每篇文档由人工标注产生1~4对(问题, 答案)对。
  • 中文糖尿病科研文献实体关系数据集DiaKG

    瑞金糖尿病知识图谱数据集,来源天池比赛:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231687/introduction
  • 面向家庭常见疾病的知识图谱

    面向家庭常见疾病的知识图谱涵盖了常见医疗相关信息,包括常见疾病、症状、治疗手段、常用药物、推荐食谱等方面的内容。在目前新冠疫情流行的大环境下,以医疗知识图谱为基础的问答系统旨在让大众足不出户即可对疾病的进行初步判断、用药以改善病情。
  • mdo_dataset

    以常见的医学文档——医学指南文献和药物说明书文档中的医药信息为基础,用细粒度知识表示方式将这两部分知识全面完整、细粒和可循证表示。同时针对模型内容给出三个方面的推理规则并举例,最后使用IAA标准对模型进行检测,结果表明该模型能融合、一致和可循证地表示医药学知识。
  • 新冠多跳问答数据集

    我们精心挑选了OpenKG-COVID19发布的知识图谱中的7个子图谱来构建关于新冠多跳问答数据集。我们对这些个子图谱进行了数据清洗,以及构建了有意义的多跳关系问题。这些知识包含了新冠肺炎疫情期间人们更关注以及日常生活中更容易问到的话题。
  • MDO

    面向医药学文献和文档的细粒度、可循证的医药学知识表达本体模型
  • 中医美容知识图谱

    在中医理论的指导下,系统收集中医养生美容的理论和方法,展示知识点之间的关联,面向大众提供美容养生方面的知识服务。
  • 知识图谱样例

    临床路径,心血管